Description du projet
Des ordinateurs pour prévoir les risques sismiques
Prévoir un tremblement de terre et classer son impact est fondamental pour évaluer le danger sismique. Cependant, le coût élevé associé aux simulations de champ d’ondes sismiques viscoélastiques 3D complètes en fait une technologie hors de portée. Les chercheurs s’appuient sur des relations empiriques qui ne parviennent pas à capturer les effets de chemin de propagation des ondes susceptibles de prédire les facteurs d’augmentation des secousses du sol. Le projet TerraPINN, financé par l’UE, utilisera une innovation dans l’apprentissage automatique scientifique, les réseaux de neurones informés par la physique (PINN), pour résoudre le problème de la propagation du champ d’ondes viscoélastique 3D grâce à l’apprentissage profond. Le projet s’appuie sur un réseau entièrement formé pour réduire considérablement le temps requis pour calculer la réponse sismique pour des sources et des récepteurs arbitraires, permettant la prédiction du danger sismique dans un cadre probabiliste.
Objectif
In regions of high seismicity, it is essential for society to understand the associated seismic hazard. A cornerstone of seismic hazard assessment is the ability to predict what kind of ground shaking occurs from a particular type of source at some given location; however, given the immense expense of full 3D viscoelastic seismic wavefield simulations, researchers typically rely on empirical relations that do not capture the path effects of wave propagation, which can significantly increase ground shaking by waveguiding and other effects. I propose to use a novel development in scientific machine learning - Physics Informed Neural Networks (PINNs) - to solve the 3D viscoelastic wavefield propagation problem. A fully trained network will drastically reduce the time required to compute the seismic response for arbitrary sources and receivers, enabling fully physics based seismic hazard in a probabilistic framework. PINNs utilize our knowledge of the physics, in this case the equations of motion for continuous media, to regularize learning, which reduces the required amount of training data by many orders of magnitude. We will utilize the PINN wavefield solver in a testbed study of physics based seismic hazard assessment for Southern California, with the goal of producing a framework that is computationally accessible to apply across the world.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- sciences sociales sociologie gouvernance gestion de crise
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle intelligence de calcul
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMME PRINCIPAL
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2020
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
OX1 2JD Oxford
Royaume-Uni
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.